晶體管逐漸變小,Dennard定律比摩爾定律更值得關注,散熱和功耗推動芯片專業化

來源:內容由悅智網編譯自IEEE,謝謝。

關於“摩爾定律”一直有兩種聲音:

  • 一是認為今後集成電路上的元器件數量每年只能增長几個百分點,“摩爾定律已死”;

  • 另一種則認為新的技術不斷髮展,“摩爾定律”會繼續有效。


晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化

一家名叫Datagraph的機構前段時間也製作了一個視頻,希望探究摩爾定律vs. CPU/GPU發展的進程。

摩爾定律並不是目前芯片商需要考慮的首要問題,以後擋住摩爾定律腳步的,可能是功耗和散熱問題。

關於摩爾定律的特別報道系列,牆裂推薦:

https://spectrum.ieee.org/static/special-report-50-years-of-moores-law

斯坦福大學名譽校長、谷歌董事長兼MIPS計算機系統創始人John Hennessy說:“‘摩爾定律’它不是法則,而是一個志向,是一個目標。是值得一試的東西。”

他說到:“它肯定在放緩,但要說‘摩爾定律’已死還為時過早。”

晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化

然而目前他最擔憂的問題不是摩爾定律的放緩。Hennessy補充道,真正的問題在於Dennard縮放比例定律的失效。

Dennard縮放比例定律

Dennard縮放比例定律是基於1974年Robert H. Dennard參與完成的一篇論文而提出的一個定律。

Dennard縮放比例定律(Dennard scaling)表明,隨著晶體管變得越來越小,它們的功率密度保持不變,因此功率的使用與面積成比例;電壓和電流的規模與長度成比例。

https://ieeexplore.ieee.org/document/4785534?arnumber=4785534

晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化

Dennard發現,晶體管的尺寸在每一代技術中都縮小了30% (0.7倍) ,因此它們的面積減少了50% 。這意味著電路減少了30% (0.7倍)的延遲,因此增加了約40% (1.4倍)的工作頻率。最後,為了保持電場恆定,電壓降低了30% ,能量降低了65% ,功率降低了50% 。因此,在每一代技術中,晶體管密度增加一倍,電路速度提高40% ,功耗(晶體管數量增加一倍)保持不變。

結合“摩爾定律”晶體管的數量大約每兩年翻一番,這意味著效能功耗比(每消耗一瓦功率,計算機可提供的計算速率)以同樣的速度增長,大約每兩年翻一番。這種趨勢被稱為庫米定律(Koomey's law)。庫米最初提出的倍增速率是1.57年(比摩爾定律的倍增週期稍快) ,但最近的估計表明這一速度正在放緩。

晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化

自2005-2007年前後,Dennard縮放比例定律似乎已經失效。截至2016年,集成電路中的晶體管數量仍在跟隨“摩爾定律”增加,但由此帶來的性能改善卻更為緩慢。這種情況的主要原因是在芯片尺寸不變,晶體管數量變多的情況下,電流洩漏會帶來更大的挑戰,也會導致芯片升溫,從而造成熱失控的威脅,從而進一步增加能源成本。

“專業化”或可解決微處理器的功耗問題

週一在門洛帕克(Menlo Park)舉辦的丘吉爾俱樂部論壇上,Hennessy說到:“誰能想到,微處理器將不得不降低時鐘速度或關閉部分內核以免燒壞呢?”

Hennessy說的是目前的普遍情況。

Dennard縮放比例定律的失效以及由此導致的無法顯著提高時鐘頻率,已經導致大多數CPU製造商將重點放在多核處理器上,以此作為提高性能的一種替代方法。

增加內核數量有利於提高(雖然並非完全)工作負載,但是由於擁有多個核心而增加的活動開關元件仍然會導致整體功耗增加,從而加劇CPU功耗問題。最終的結果是,在不違反功率約束的情況下,一個集成電路中只有一小部分能夠在一定時間處於實際有效狀態。其餘的(不活躍的)區域稱為

暗硅。

微處理器的功耗問題也是週二舉辦的Arm TechCon 2019大會上的一個熱門話題。

Facebook的硅與技術工程負責人Sha Rabii表示,微處理器的功耗問題以及芯片的散熱問題是增強現實眼鏡製造的一個主要障礙。

如何解決這個問題呢?一些資深人士說道,答案可能就是專業化(Specialization)。

“要麼我們繼續走老路子,製造更快的CPU,然後讓軟件來處理一切事務;要麼我們將它看成是一個系統性問題,然後換條路子走走,” 梅菲爾德基金會(the Mayfield Fund)常務董事Navin Chaddha說道,“我相信世界正在走向專業化,而不是專注於每18到24個月讓芯片處理能力提高一倍。”

最近湧現的一批初創公司專業生產用於深度學習的處理器,例如Cerebras Systems、Mythic和 Syntiant就很好地體現了這種專業化思維,儘管時下專業化的作用可能有限。

https://spectrum.ieee.org/nanoclast/semiconductors/processors/the-accelerator-wall-a-new-problem-for-a-post-moores-law-world

Arm Holdings首席執行官Simon Segars大致同意Chaddha的觀點。Segars在大會上宣佈,該公司將首次允許開發人員在ARM芯片核心中插入自定義指令,從而使算法的處理效率更高。對於一直專注於標準化產品生產的公司而言,其允許芯片一定程度專業化的舉措已是一大進步。

相關報道:

https://spectrum.ieee.org/view-from-the-valley/semiconductors/design/power-problems-might-drive-chip-specialization

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